
#dataengineering #tech #humeur #datacleaning #réalité | Gabriel C.
🧹 "La vérité crue sur le data engineering : 80% de nettoyage, 20% de glamour" Quand j’ai commencé en data engineering, je rêvais de **machine learning** et d’**IA révolutionnaire**. La réalité ? **Nettoyer des données sales** 90% du temps. 🔹 **Exemple concret** : - **Projet "sexy"** : "On va prédire le BullShit avec du ML !" - **Réalité** : - 3 semaines à **corriger les doublons** dans les données clients. - 2 semaines à **standardiser les formats** (dates, adresses). - 1 semaine à **documenter** pourquoi on a fait ces choix. 🔹 **Pourquoi c’est important** : - **Des données propres = des indicateurs fiables**. - *Exemple* : Un client a évité une **erreur de 500k€** grâce à un nettoyage rigoureux. - **Un pipeline bien conçu = moins de stress en prod**. 🔹 **Comment rendre ça moins pénible ?** 1. **Automatisez** : Scripts Python pour les tâches répétitives. 2. **Documentez** : Un README clair évite de tout recommencer. 3. **Célébrez les petites victoires** : "Aujourd’hui, j’ai supprimé 10 000 doublons !" → **C’est déjà ça.** 💬 **Quel est votre pire cauchemar de nettoyage de données ?** #DataEngineering #Tech #Humeur #DataCleaning #Réalité







